Kan kvantdatorer påverka tillämpningarna av artificiell intelligens?

Varför oss?
Viktiga noteringar

Kvantdatorer förbättrar AI genom att öka dess hastighet, effektivitet och noggrannhet. Den använder kvantbitar och fungerar icke-linjärt, vilket överträffar konventionella datorer. Detta genombrott gör det möjligt att använda kvantdatorer i olika AI-användningsfall. Branscher som sjöfartslogistik, elfordon, halvledare, luminescens och kraft drar redan nytta av kvantdatorns problemlösningsförmåga.

Kvantdatorer, ett banbrytande område som utnyttjar kvantmekanikens principer för att bearbeta information, har en enorm potential att revolutionera den tekniska och vetenskapliga världen. Genom att utnyttja de extraordinära egenskaperna hos kvantbitar, eller qubits, såsom superposition och intrassling, har kvantdatorer kapacitet att överträffa begränsningarna hos traditionella datorsystem och erbjuda en aldrig tidigare skådad hastighet, effektivitet och noggrannhet.

Jämfört med klassiska datorer, som arbetar linjärt, arbetar kvantdatorer på en helt annan nivå. Denna grundläggande skillnad gör att kvantdatorer kan hantera komplexa beräkningar och algoritmer exponentiellt mycket snabbare och med högre precision. Framväxten av kvantdatorer banar därför väg för omvälvande framsteg inom olika områden, särskilt inom artificiell intelligens (AI).

Vad är kvantdatorer?

Låt oss utforska begreppet kvantdatorer med hjälp av en analogi. Tänk dig att du har ett stort bibliotek och att du försöker hitta en viss bok. Med traditionell databehandling skulle du söka efter boken genom att undersöka varje bokhylla och bok en efter en tills du hittar den önskade boken. Denna linjära metod kan vara tidskrävande och ineffektiv, särskilt om boken du letar efter finns längst in i biblioteket.

När man använder kvantdatorer kan man dock föreställa sig att varje bok i biblioteket representerar en annan möjlighet eller lösning. Istället för att söka linjärt kan en kvantdator utforska alla böcker samtidigt, tack vare begreppet superposition. Den kan överväga alla möjliga vägar samtidigt och omedelbart identifiera var den önskade boken finns.

Kvantdatorer använder qubits, som kan representera flera tillstånd samtidigt och kombinera både 0 och 1. Detta gör att kvantdatorer kan utföra parallella beräkningar och analysera ett stort antal möjligheter på en bråkdel av den tid det skulle ta för klassiska datorer att göra samma sak.

Inverkan på artificiell intelligens

Som redan nämnts har kvantdatorer flera användningsområden i olika branscher och har bidragit till att lösa komplexa problem. Några användningsområden beskrivs nedan.

Trafikledning

Tänk dig en ambulans som kör genom rusningstrafiken med en svårt sjuk patient. Varje ögonblick som passerar är av yttersta vikt. Föraren måste snabbt hitta de minst överbelastade vägarna för att säkerställa en snabb och effektiv resa. Medan konventionella datorer analyserar vägförhållandena sekventiellt har kvantdatorer den enastående förmågan att samtidigt utvärdera alla potentiella rutter, vilket gör att de snabbt kan fastställa det mest optimala förslaget.

Medicinsk vård

Vid behandling av en kritiskt sjuk patient med komplexa tillstånd sammankallar sjukhus ofta en medicinsk kommitté bestående av specialister från olika områden. Dessa experter samarbetar för att utforska olika behandlingsalternativ och hitta den mest effektiva lösningen. Detta tillvägagångssätt kan dock vara tidskrävande och fördröja beslutsfattandet. Kvantdatorer har å andra sidan potential att revolutionera den här processen.

Genom att mata in olika möjligheter i ett kvantdatorsystem och förse det med historiska data som motsvarar liknande medicinska tillstånd, kan kvantdatorn snabbt utvärdera den potentiella effektiviteten hos varje metod och erbjuda optimala förslag. Denna kvantfördel gör det möjligt för vårdpersonal att få värdefulla insikter på betydligt kortare tid. (Läs också: 9 användningsområden för generativ AI inom sjukvården)

Maskininlärning

Kvantdatorer kan skapa idealiska förutsättningar för maskininlärning genom att tillhandahålla rätt data snabbare. Maskininlärning handlar om att datorer lär sig av data och kan skapa eller förstå mönster, precis som den mänskliga hjärnan gör. I många fall kan dock maskininlärning begränsas av att data är av dålig kvalitet och att tillgången till data är långsam. Kvantdatorer kan potentiellt beräkna enorma datavolymer snabbt och ge maskininlärning samma möjlighet.

Kryptografi och säkerhet

Kryptografi och säkerhet handlar om att skydda data från obehörig åtkomst. Kvantdatorer kan potentiellt ta kryptografi och säkerhet till en ny nivå där obehörig åtkomst till data blir mycket svårare än tidigare. Det finns dock två sätt att se på kvantdatorns roll inom kryptografi och säkerhet. Det ena är att kvantdatorer kan använda qubits för att beräkna alla tänkbara sätt som dataintrång kan ske på och tillhandahålla lämpliga data för att förstärka informationen. Men den motsatta åsikten är att kvantdatorer också kan vara kontraproduktiva eftersom hackare kan använda dem för att snabbt beräkna de olika möjliga sätten att bryta sig in på en server som innehåller mycket konfidentiella uppgifter.

Kritik

Trots alla de enorma fördelar som kvantdatorer potentiellt kan erbjuda finns det en del nackdelar. Det betyder inte att det är en dålig idé, det betyder bara att det är värt att först identifiera hur mycket av berättelsen som är hype och hur mycket som är substantiellt. Här är några punkter som ger en verklighetskontroll av hypen kring kvantdatorer.

  • Kvantberäkning är dyrt och än så länge utom räckhåll för organisationer som inte har stora och varaktiga budgetar för det. En kvantdatorstudio påminner om datorrummen på den tiden då datorer precis hade börjat användas – de var enorma, dyra och krävde underhåll. Det är inte alla organisationer som kan göra det.
  • Kvantdatorer kan vara mer effektiva än vanliga datorer, men de är extremt känsliga för brus eller data. Det innebär att de data du matar in måste vara korrekta och i ett format som den accepterar, annars kommer den att generera fel. Felkorrigering har varit en av de största utmaningarna med kvantdatorer. De fel som den genererar när den inte kan bearbeta bruset är extremt komplexa och tidskrävande att korrigera.
  • Oron för missbruk av kvantdatorer är enorm. Trots alla sina begränsningar kan kvantdatorer knäcka de svåraste krypteringarna. Tänk på de katastrofala följderna när hackare med onda avsikter använder kvantdatorer. Länder har försökt skaffa sig ett försprång när det gäller detta. USA:s president Joe Biden undertecknade Quantum Computing Cybersecurity Preparedness Act för att göra det möjligt för Office of Management and Budget (OMB) att använda kvantdatorer. Men det är inte möjligt för alla länder att göra det på samma sätt och den ojämlikheten skapar problem mellan nationerna.

Slutsats

Kvantberäkningar är en fantastisk möjlighet, som väntar på att göra stora saker, vilket framgår tydligt av de olika användningsfallen. Det finns dock fortfarande problem med kostnader, försörjning, överkomlighet, datatillgänglighet och etiska frågor. Av dessa problem verkar datatillgänglighet och etik vara de största utmaningarna för tekniken, eftersom kostnaderna förväntas minska med tiden. Vissa länder ligger långt framme när det gäller att påskynda utvecklingen av kvantdatorer, men det finns ingen garanti eller ram för att dessa länder inte kommer att använda kvantdatorer på ett sätt som är skadligt för andra länder.

Relaterade termer

Relaterade nyheter

Kaushik Pal
Technology writer
Kaushik Pal
Teknikskribent

Kaushik är teknisk arkitekt och programvarukonsult och har över 23 års erfarenhet av analys, utveckling, arkitektur, design, testning och utbildning inom programvarubranschen. Han är intresserad av ny teknik och innovationsområden. Han fokuserar på webbarkitektur, webbteknik, Java/J2EE, öppen källkod, WebRTC, big data och semantisk teknik. Han har visat sin expertis inom kravanalys, arkitekturdesign och implementering, förberedelse av tekniska användningsfall och mjukvaruutveckling. Hans erfarenhet har spänt över olika områden som försäkring, bank, flygbolag, sjöfart, dokumenthantering och produktutveckling etc. Han har arbetat med en mängd olika tekniker, från stordator (IBM S/390), mellanklass (AS/400), webbteknik, öppen källkod och big data. Kaushik är främst involverad…